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智能作为信息处理：大脑、群体和计算机
还有其他几种比喻用来描述认知、思维和大脑，每种比喻都有其优点和缺点（Varela 等人，1991 年；Steels 和 Brooks，1995 年；Clark 和 Chalmers，1998 年；30 Beer，2000 年；G¨ardenfors，2000 年；Garnier 等人，2007 年；Froese 和 Ziemke，2009 年；Kiverstein 和 Clark，2009 年；31 Chemero，2009 年；Stewart 等人，2010 年；Froese 和 Stewart，2010 年；Downing，2015 年；Harvey，2019 年）。我的目的不是在这里讨论这些，而是要注意到，在研究认知时，存在着丰富多样的风格。尽管如此，所有这些隐喻都可以用信息处理来描述。由于计算可以理解为信息的转换（Gershenson，2012 年），因此“计算机”被广泛理解为处理信息的机器，可以成为包含和比较其他隐喻的有用隐喻。请注意，“机器”（以及计算机）的概念也可以更新（Bongard 和 Levin，2021 年）。
Snap Pac Brains用户指南
ActiveX，JScript，Microsoft，MS-DOS，VBScript，Visual Basic，Visual C ++，Windows和Windows Vista是美国和其他国家 /地区Microsoft Corporation的注册商标或商标。Linux是Linus Torvalds的注册商标。Arcnet是DataPoint Corporation的注册商标。Modbus是Schneider Electric的注册商标，获得了Modbus Organization，Inc。Wiegand的许可。Wiegand是传感器工程公司的注册商标。Allen-Bradley，Compactlogix，Controllogix，Micrologix，SLC和RSlogix是Rockwell Automation的注册商标或商标。CIP和以太网/IP是ODVA的商标。Raspberry Pi是Raspberry Pi Foundation的商标。归纳自动化®的注册商标点火率归电归纳自动化所有，在美国注册，可能在其他国家 /地区待定或注册。codesys®是3S-SMART软件解决方案GmbH的注册商标。
大脑如同计算机：隐喻、类比、理论还是事实？
无论是电子、模拟还是量子，计算机都是可编程机器。Wilder Penfield 认为大脑实际上是一台计算机，因为他是一个二元论者：心灵编程大脑。如果这种二元论被拒绝，那么将大脑与计算机联系起来需要定义大脑“程序”的含义以及谁可以“编程”大脑。如果大脑在学习时“编程”自己，那么这就是一个隐喻。如果进化“编程”大脑，那么这就是一个隐喻。事实上，在神经科学文献中，脑机通常不被用作类比，即作为明确的比较，而是被用作隐喻，通过将计算机领域的术语引入神经科学话语：我们断言大脑计算声音的位置，我们想知道感知算法如何在大脑中实现。当试图对这些术语进行精确的生物学描述时，会出现相当大的困难，这表明我们确实在处理一个隐喻。隐喻既有用又具有误导性。脑机隐喻的吸引力在于它有望连接生理和心理领域。但它具有误导性，因为这一承诺的基础是计算机术语本身是从心理领域（计算、记忆、信息）引入的。换句话说，脑机隐喻提供了一种还原论的认知观点（所有认知都是计算），而不是隐藏在隐喻背后的自然主义认知理论。
循环一致地嵌入3D大脑，并带有自动...
现代生成的对抗网络（gan）通过从潜在的z（即随机向量）中采样（即随机向量），并将其映射到x中的逼真图像（例如3D MRIS），从而实现了完整的3D脑图像的现实生成。为了解决无处不在的模式集合问题，最近的作品强烈强烈施加了某些特征，例如通过编码将x明确映射到z的先验。但是，这些效果无法将3D脑图像准确地映射到所需的先验中，生成器假定是从中对随机向量进行采样的。另一方面，各种自动编码gan（vae-gan）通过通过两个学习的参数强制执行高斯，但会导致图像中的模糊性。在这项工作中，我们展示了我们的循环一致嵌入GAN（CCE-GAN）如何准确地将3D MRI编码为标准的正常先验，并保持生成的图像的质量。我们在没有基于网络的代码歧视器的情况下通过Wasserstein度量实现了这一目标。我们使用ADNI的健康T1加权MRI进行定量和定性评估嵌入和产生的3D MRI。关键字：自动编码器，潜在空间，生成对抗网络，周期同意，3D MRI
生物学和人造大脑中的战略决策
本文的目的是双重的。首先，它试图揭示人类和其他动物在非零和游戏中在决策策略中学习的算法，特别是专门针对完全可观察到的迭代囚犯的困境情景。第二，它旨在开发一种新模型来解释战略决策，反映了以前的神经生物学发现，表明不同的大脑电路负责自指的处理和理解他人。该模型源于参与者 - 批评框架，并结合了多个批评家，以允许对自我和他人状态进行独特的处理。我们通过与人类的实验数据进行比较，验证了算法的生物学合理性和可传递性。
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso
大脑和深度神经网络中的语言处理
深度学习最近导致了自然语言处理的重大进展。这些模型1处理句子是否与人类类似，并且这种相似性是否由特定原则驱动？使用2种对图像分类，单词嵌入或语言3建模进行培训的人工神经网络，我们评估它们的架构和功能特性是否导致它们是否使它们产生4个激活，这与102个用功能5共磁力（Fmri）和Magnetosogys（Magnetosogy）和Magnetosogys（Magnetosemponse）测量的102个人脑可相当。我们显示了图像，单词和6个上下文化的单词嵌入，将大脑中语言处理的层次级别分开。7至关重要的是，我们比较了3,600个嵌入它们在这些大脑反应上的能力。8结果表明，（1）层在网络中的位置以及（2）网络到9的能力准确地从上下文中预测单词是导致人工神经网络中类似脑的10个表示形式出现的主要因素。在一起，这些结果表明了感知性，词汇11和组成表示如何在每个皮质区域内完全展开，并有助于12个揭示大脑和算法中语言处理的管理原理。13
所有动物大脑都有四个一般区域
然后解释了一个信号，将信号转发到产生适当响应或AC8ON的不同区域。神经元之间的各种连接促进了通过直接轴突连接的适当反应。这些连接是在生命的第一年中在大脑发育过程中创建的。使用的connec8ons幸存下来，在开发过程中未使用的神经元连接器被“修剪”。早期的经历在大脑中留下了永久的途径和连接。6。为了研究幸福，大脑内部的边缘系统很重要。边缘
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
千个大脑：迈向生物约束的人工智能
摘要 本文回顾了人工智能 (AI) 的现状以及创建具有类人认知能力的通用 AI 的探索。尽管现有的 AI 方法已经产生了在特定有界领域超越人类的强大应用程序，但这些技术具有阻碍通用智能系统创建的根本局限性。与此同时，在过去的几十年里，神经科学实验技术的爆炸式增长大大提高了我们对人脑的理解。本文认为，使用数学或逻辑技术改进当前 AI 不太可能带来通用 AI。相反，AI 社区应该结合神经科学对大脑皮层（人类大脑的智能中心）的发现。本文解释了当前 AI 技术的局限性。然后，它重点介绍了描述大脑皮层计算原理的生物学约束千脑理论。未来的 AI 系统可以结合这些原理来克服当前系统的局限性。最后，本文得出结论，AI 研究人员和神经科学家应该在特定主题上合作，以实现具有类人能力的生物学约束 AI。